sklearn.cluster.cluster_optics_xi

sklearn.cluster.cluster_optics_xi()

Extraer automáticamente conglomerados (clusters) según el método Xi-steep.

Parámetros
reachabilityndarray de forma (n_samples,)

Distancias de accesibilidad calculadas por OPTICS (reachability_)

predecessorndarray de forma (n_samples,)

Predecesores calculados por OPTICS.

orderingndarray de forma (n_samples,)

Índices de puntos ordenados OPTICS (``ordering_`)

min_samplesint > 1 o float entre 0 y 1

Lo mismo que el min_samples dado a OPTICS. Las regiones pronunciadas hacia arriba (up steep) y hacia abajo (down step) no pueden tener más que min_samples puntos consecutivos no pronunciados. Expresado como un número absoluto o una fracción del número de muestras (redondeado para ser al menos 2).

min_cluster_sizeint > 1 o float entre 0 y 1, default=None

Número mínimo de muestras en un conglomerado OPTICS, expresado como un número absoluto o una fracción del número de muestras (redondeado para que sea al menos 2). Si None, se utiliza el valor de min_samples en su lugar.

xifloat entre 0 y 1, default=0.05

Determina la inclinación (steepness) mínima en el gráfico de accesibilidad que constituye un límite de conglomerado. Por ejemplo, un punto ascendente en el gráfico de accesibilidad se define por la relación entre un punto y su sucesor que es como máximo 1-xi.

predecessor_correctionbool, default=True

Conglomerados correctos basados en los predecesores calculados.

Devuelve
labelsndarray de forma (n_samples,)

Las etiquetas asignadas a las muestras. Los puntos que no están incluidos en ningún conglomerado se etiquetan como -1.

clustersndarray de forma (n_clusters, 2)

La lista de conglomerados en forma de `[start, end] en cada fila, con todos los índices incluidos. Los conglomerados se ordenan según (end, -start) (de forma ascendente), de modo que los conglomerados más grandes que engloban a los más pequeños vienen después de dichos conglomerados más pequeños anidados. Como labels no refleja la jerarquía, normalmente len(clusters) > np.unique(labels).